(57)【要約】【課題】ユーザの情報収集行動や購買行動などについての行動履歴データから、ユーザの行動指向を捉えるための情報を簡易に抽出することを課題とする。【解決手段】分析サーバは、分析対象ユーザの行動履歴データを所定期間について取得し、取得したユーザの行動履歴データを所定の単位期間ごとに分割する。分割した各行動履歴データを所定の分類基準に基づいて複数の行動履歴データ集合にそれぞれ分類し、分類された各行動履歴データ集合に属する履歴数を集計する。さらに、各行動履歴データ集合に属する履歴数と、当該履歴数により行動履歴データ集合を順位付けした順位情報とをパラメータとするグラフに、各行動履歴データ集合をそれぞれ展開した時の当該各行動履歴データ集合の分布傾向を所定の関数を用いて近似することにより、ユーザの行動指向を特定するためのべき指数を所定の単位期間ごとに算出する。【選択図】図１
2010282561.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの行動履歴データを用いた情報処理を実行する情報処理装置であって、
複数のユーザ端末から複数の行動履歴データを収集する行動履歴データ収集部と、
前記行動履歴データ収集部により収集された複数の行動履歴データをユーザごとに記憶する行動履歴記憶部と、
前記行動履歴記憶部に記憶された複数の行動履歴データの中から、分析対象ユーザの行動履歴データを所定期間について取得し、取得したユーザの行動履歴データを所定の単位期間ごとに分割して、分割した各行動履歴データを所定の分類基準に基づいて複数の行動履歴データ集合にそれぞれ分類し、分類された各行動履歴データ集合に属する履歴数を集計するデータ集計部と、
前記データ集計部により集計された前記履歴数と、当該履歴数により行動履歴データ集合を順位付けした順位情報とを対応付けて記憶する集計情報記憶部と、
前記履歴数および前記順位情報をパラメータとするグラフに、前記各行動履歴データ集合をそれぞれ展開した時の当該各行動履歴データ集合の分布傾向を所定の関数を用いて近似することにより、ユーザの行動指向を特定するための指数を前記所定の単位期間ごとに算出する指数算出部と、
前記指数を用いてユーザの行動指向を分析する分析者端末に、前記指数算出部により前記所定の単位期間ごとに算出された指数を指数算出結果として出力する指数算出結果出力部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記データ集計部は、前記所定の分類基準として、ユーザがアクセスしたサイトのサイト名、ドメイン名、ジャンル名またはブランド名を前記分析者端末から受け付けて、前記分割した各行動履歴データをサイト名、ドメイン名、ジャンル名またはブランド名に基づいて複数の行動履歴データ集合にそれぞれ分類し、分類された各行動履歴データ集合に属する履歴数を集計することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
ユーザ端末から取得したユーザの行動履歴データを用いて情報処理を実行する情報処理装置を有する情報処理システムであって、
前記情報処理装置は、
複数のユーザ端末から複数の行動履歴データを収集する行動履歴データ収集部と、
前記行動履歴データ収集部により収集された複数の行動履歴データをユーザごとに記憶する行動履歴記憶部と、
前記行動履歴記憶部に記憶された複数の行動履歴データの中から、分析対象ユーザの行動履歴データを所定期間について取得し、取得したユーザの行動履歴データを所定の単位期間ごとに分割して、分割した各行動履歴データを所定の分類基準に基づいて複数の行動履歴データ集合にそれぞれ分類し、分類された各行動履歴データ集合に属する履歴数を集計するデータ集計部と、
前記データ集計部により集計された前記履歴数と、当該履歴数により行動履歴データ集合を順位付けした順位情報とを対応付けて記憶する集計情報記憶部と、
前記履歴数および前記順位情報をパラメータとするグラフに、前記各行動履歴データ集合をそれぞれ展開した時の当該各行動履歴データ集合の分布傾向を所定の関数を用いて近似することにより、ユーザの行動指向を特定するための指数を前記所定の単位期間ごとに算出する指数算出部と、
前記指数を用いてユーザの行動指向を分析する分析者端末に、前記指数算出部により前記所定の単位期間ごとに算出された指数を指数算出結果として出力する指数算出結果出力部と
を有することを特徴とする情報処理システム。
【請求項４】
前記データ集計部は、前記所定の分類基準として、ユーザがアクセスしたサイトのサイト名、ドメイン名、ジャンル名またはブランド名を前記分析者端末から受け付けて、前記分割した行動履歴データをサイト名、ドメイン名、ジャンル名またはブランド名に基づいて複数の行動履歴データ集合にそれぞれ分類し、分類された各行動履歴データ集合に属する履歴数を集計することを特徴とする請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
ユーザの行動履歴データを用いた情報処理を行う情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
複数のユーザ端末から複数の行動履歴データを収集する行動履歴データ収集ステップと、
前記行動履歴データ収集ステップにより収集された複数の行動履歴データをユーザごとに記憶する行動履歴記憶部から、所定期間内に記憶されている分析対象ユーザの行動履歴データを読込んで所定の単位期間ごとに分割し、分割した各行動履歴データを所定の分類基準に基づいて複数の行動履歴データ集合にそれぞれ分類し、分類された各行動履歴データ集合に属する履歴数を集計するデータ集計ステップと、
前記データ集計ステップにより集計された前記履歴数と、当該履歴数により行動履歴データ集合を順位付けした順位情報とを対応付けて記憶する集計情報記憶部から、前記履歴数および前記順位情報を読込んで、読込んだ前記履歴数および前記順位情報をパラメータとするグラフに、前記各行動履歴データ集合をそれぞれ展開した時の当該各行動履歴データ集合の分布傾向を所定の関数を用いて近似することにより、ユーザの行動指向を特定するための指数を前記所定の単位期間ごとに算出する指数算出ステップと、
前記指数を用いてユーザの行動指向を分析する分析者端末に、前記指数算出ステップにより前記所定の単位期間ごとに算出された指数を指数算出結果として出力する指数算出結果出力部と
を含んだことを特徴とする情報処理方法。
【請求項６】
前記データ集計ステップは、前記所定の分類基準として、ユーザがアクセスしたサイトのサイト名、ドメイン名、ジャンル名またはブランド名を前記分析者端末から受け付けて、前記分割した行動履歴データをサイト名、ドメイン名、ジャンル名またはブランド名に基づいて複数の行動履歴データ集合にそれぞれ分類し、分類された各行動履歴データ集合に属する履歴数を集計することを特徴とする請求項５に記載の情報処理方法。
【請求項７】
ユーザの行動履歴データを用いた情報処理を行う情報処理装置としてのコンピュータに実行させるための情報処理プログラムであって、
複数のユーザ端末から複数の行動履歴データを収集する行動履歴データ収集手順と、
前記行動履歴データ収集手順により収集された複数の行動履歴データをユーザごとに記憶する行動履歴記憶部から、所定期間内に記憶されている分析対象ユーザの行動履歴データを読込んで所定の単位期間ごとに分割し、分割した各行動履歴データを所定の分類基準に基づいて複数の行動履歴データ集合にそれぞれ分類し、分類された各行動履歴データ集合に属する履歴数を集計するデータ集計手順と、
前記データ集計手順により集計された前記履歴数と、当該履歴数により行動履歴データ集合を順位付けした順位情報とを対応付けて記憶する集計情報記憶部から、前記履歴数および前記順位情報を読込んで、読込んだ前記履歴数および前記順位情報をパラメータとするグラフに、前記各行動履歴データ集合をそれぞれ展開した時の当該各行動履歴データ集合の分布傾向を所定の関数を用いて近似することにより、ユーザの行動指向を特定するための指数を前記所定の単位期間ごとに算出する指数算出手順と、
前記指数を用いてユーザの行動指向を分析する分析者端末に、前記指数算出手順により前記所定の単位期間ごとに算出された指数を指数算出結果として出力する指数算出結果出力部と
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項８】
前記データ集計手順は、前記所定の分類基準として、ユーザがアクセスしたサイトのサイト名、ドメイン名、ジャンル名またはブランド名を前記分析者端末から受け付けて、前記分割した行動履歴データをサイト名、ドメイン名、ジャンル名またはブランド名に基づいて複数の行動履歴データ集合にそれぞれ分類し、分類された各行動履歴データ集合に属する履歴数を集計することを特徴とする請求項７に記載の情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯端末などの通信機器や通信機器を用いた通信技術の進歩、ネットワークなどの通信インフラの普及により、ユーザは情報の収集や物品の購入を簡易に行うことが可能となってきている。
【０００３】
そして、ユーザの行動を目標指向と多様性指向に分類し、多様性指向となるユーザの行動を捉えることは、マーケティング分析、広告配信設計、情報ナビゲーションシステム等において重要とされており、情報収集行動や購買行動などのユーザの行動を分析することを目的とした技術の開発が進んでいる。
【０００４】
例えば、非特許文献１では、アンケートによってユーザの情報収集行動や購買行動などの行動履歴データを取得して、ユーザの行動を目的指向と欲求指向に分類する技術が提案されている。また、非特許文献２では、ユーザが情報を検索する際に用いたキーワードやジャンルの一般性により目的指向性を抽出する技術も提案されている。
【０００５】
なお、関連する技術として、市場データや特定サイト内の購買データなど、マクロ的データの分布傾向を分析して、市場変化予測や需要予測などに利用する技術も提案されている。例えば、特許文献１には、金融商品間の相関行列の指数に閾値を設けることで、金融ポートフォリオのリスクを評価する技術が提案されている。また、特許文献２には、店舗の商圏設定を行う場合に、消費者の移動しやすさの指数として、買い物地と買い物回数データのべき（冪）指数を利用してユーザをモデル化する技術も提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−１８３４２９号公報
【特許文献２】特開２００３−２８１３４８号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】天笠邦一、加藤文俊、岡部大介、「シチュエーション情報の収集とその活用可能性に関する一考察」、情報処理学会、２００８年５月１５日、2008-UBI-18
【非特許文献２】松辻智之  他、「目的を考慮した情報フィルタリングシステムの実装」、電気情報通信学会、２００８年１２月、WI2-2008-60
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、非特許文献１に提案されている技術は、アンケートによってユーザに関するデータを取得するものであるので、手間がかかるだけでなく、ユーザの行動を分析する上でリアルタイム性に欠ける。また、非特許文献２に提案されている技術は、キーワードやジャンルの多様性を図るものであるので、ジャンル推定辞書等の前提知識の準備、収集情報から重要文やキーワードを抽出するための機械学習の仕組みの準備などにコストを要する。
【０００９】
また、ユーザの情報収集行動や購買行動などに関するＷＥＢアクセス履歴のデータは、べき（冪）分布傾向を示すことがわかってきている。そこで、例えば、ＷＥＢアクセス履歴のデータの分布傾向を分析するために、分布データの平均値や分散値を閾値に設定することも考えられるが、正規分布と異なり、べき分布を分析する上で平均値や分散値は閾値としての意味を余り持たない。よって、分析対象データの分布傾向によっては、必ずしも閾値の設定が簡単とはいえない。
【００１０】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの情報収集行動や購買行動などについての行動履歴データから、ユーザの行動指向を捉えるための情報を簡易に抽出することが可能な情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、ユーザの行動履歴データを用いた情報処理を実行する情報処理装置であって、複数のユーザ端末から複数の行動履歴データを収集する行動履歴データ収集部と、前記行動履歴データ収集部により収集された複数の行動履歴データをユーザごとに記憶する行動履歴記憶部と、前記行動履歴記憶部に記憶された複数の行動履歴データの中から、分析対象ユーザの行動履歴データを所定期間について取得し、取得したユーザの行動履歴データを所定の単位期間ごとに分割して、分割した各行動履歴データを所定の分類基準に基づいて複数の行動履歴データ集合にそれぞれ分類し、分類された各行動履歴データ集合に属する履歴数を集計するデータ集計部と、前記データ集計部により集計された前記履歴数と、当該履歴数により行動履歴データ集合を順位付けした順位情報とを対応付けて記憶する集計情報記憶部と、前記履歴数および前記順位情報をパラメータとするグラフに、前記各行動履歴データ集合をそれぞれ展開した時の当該各行動履歴データ集合の分布傾向を所定の関数を用いて近似することにより、ユーザの行動指向を特定するための指数を前記所定の単位期間ごとに算出する指数算出部と、前記指数を用いてユーザの行動指向を分析する分析者端末に、前記指数算出部により前記所定の単位期間ごとに算出された指数を指数算出結果として出力する指数算出結果出力部とを有する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明にかかる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムは、ユーザの情報収集行動や購買行動などについての行動履歴データから、ユーザの行動指向を捉えるための情報を簡易に抽出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、実施例１に係るシステム構成を示す図である。
【図２】図２は、実施例１に係る分析サーバの構成を示す図である。
【図３】図３は、実施例１に係る行動ログの構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施例１に係る購買ログの構成例を示す図である。
【図５】図５は、実施例１に係るランキング集計結果の構成例を示す図である。
【図６】図６は、実施例１に係るべき指数の算出手順を説明するための図である。
【図７】図７は、実施例１に係るべき指数算出結果の構成例を示す図である。
【図８】図８は、実施例１に係る分析サーバの処理の流れを説明するための図である。
【図９】図９は、実施例１に係る効果を説明するための図である。
【図１０】図１０は、実施例１に係る効果を説明するための図である。
【図１１】図１１は、情報処理プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【図１２】図１２は、ユーザのＷＥＢへのアクセス傾向とユーザの行動目的との関係を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、図面を参照しつつ、本発明に係る情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムの一実施形態を詳細に説明する。
【００１５】
［ユーザのＷＥＢへのアクセス傾向とユーザの行動目的との関係について］
以下に、ユーザのＷＥＢへのアクセス傾向とユーザの行動目的との関係について説明する。観測対象の全ユーザについて、ＷＥＢアクセス先（例えば、サイトのＵＲＬやドメイン）、アクセス日時、閲覧時間などのデータを記録する。そして、観測対象の全ユーザについて、アクセス数の多い順に、横軸をランキング（アクセス数の順位）、縦軸をアクセス数でプロットしたグラフを図１２に示す。なお、図１２は、ユーザのＷＥＢへのアクセス傾向とユーザの行動目的との関係を説明するための図である。
【００１６】
図１２に示すように、ユーザのＷＥＢへのアクセス数の分布がべき乗分布になる傾向がある（市川裕介  他、「ユーザの行動目的に着目したＷｅｂログの傾向分析」、信学会二種研資料、２００９年、WI2-2009-9参照）。なお、べき乗分布とは、ある観測量がパラメータのべき乗に比例するべき乗則に従った分布をいう。
【００１７】
そして、図１２の（Ａ）に示すように、アクセス数のべき乗分布の近似式ｆ（ｘ）＝ａｘｋにおける指数であるべき指数「ｋ」に着目すると、べき指数が小さな負の値を示す場合（グラフの傾きが小さい場合）には、そのユーザの行動は特定目的を達成することに特化した行動を行っている可能性が高いことが分ってきている。
【００１８】
また、図１２の（Ｂ）に示すように、べき指数「ｋ」が大きな負の値を示す場合（グラフの傾きが小さい場合）には、そのユーザの行動は、多様性が強く、目的自体を探すのが目的であるような行動（多様性指向の行動）を行っている可能性が高いことが分ってきている。
【００１９】
そこで、以下では、例えば、ユーザのＷＥＢアクセス履歴の分布傾向が、べき乗分布傾向となることを利用して、ユーザの行動指向を捉えるための情報を簡易に抽出する場合の実施形態について説明する。
【実施例１】
【００２０】
以下に説明する実施例１では、本発明に係る情報処理装置の一例として、情報処理装置として機能する分析サーバを有するシステムの一実施形態について説明する。なお、以下の実施例１により、本発明が限定されるものではない。
【００２１】
以下の実施例１では、実施例１に係る分析サーバの概要および特徴、かかる分析サーバの構成および処理を順に説明し、最後に実施例１による効果を説明する。
【００２２】
［概要および特徴（実施例１）］
実施例１に係る分析サーバは、ユーザの行動履歴データを用いた情報処理を実行することを概要とする。そして、実施例１に係る分析サーバは、ユーザの情報収集行動や購買行動についてのＷＥＢアクセス履歴の分布傾向がべき乗分布になることに着目した点に特徴がある。
【００２３】
具体的には、分析サーバは、分析対象ユーザの行動履歴データを所定期間について取得し、取得したユーザの行動履歴データを所定の単位期間ごとに分割する。分割した各行動履歴データを所定の分類基準に基づいて複数の行動履歴データ集合にそれぞれ分類し、分類された各行動履歴データ集合に属する履歴数を集計する。
【００２４】
さらに、分析サーバは、各行動履歴データ集合に属する履歴数と、当該履歴数により行動履歴データ集合を順位付けした順位情報とをパラメータとするグラフに、各行動履歴データ集合をそれぞれ展開した時の当該各行動履歴データ集合の分布傾向を所定の関数を用いて近似することにより、ユーザの行動指向を特定するためのべき指数を所定の単位期間ごとに算出する。以下、実施例１に係る分析サーバについて具体的に説明する。
【００２５】
［実施例１の構成］
図１は、実施例１に係るシステム構成を示す図である。図２は、実施例１に係る分析サーバの構成を示す図である。なお、図２には、実施例１に係る分析サーバの構成を説明する上で必要な処理機能部のみを記載している。
【００２６】
図１に示すように、実施例１に係る分析サーバ３００は、ＷＥＢアクセスによって情報収集行動や購買行動を行う複数のユーザ端末１００からなる分析対象ユーザ端末群、およびユーザ端末１００との間で電子商取引を行う複数のＥＣ（electronic commerce）サーバ２００からなるＥＣサーバ群とインターネット１を介して通信可能な状態に接続される。また、分析サーバ３００は、分析対象ユーザ端末群のユーザの行動を分析する分析者端末４００と各種情報のやり取りが可能な状態に接続される。
【００２７】
そして、図２に示すように、分析サーバ３００は、行動ログ取得部３１０、行動ログ記憶部３２０、購買ログ取得部３３０、購買ログ記憶部３４０、ランキング集計部３５０、ランキング集計結果記憶部３６０、べき指数算出部３７０、べき指数算出結果出力部３８０および対象期間ログ抽出部３９０を有する。
【００２８】
行動ログ取得部３１０は、分析対象であるユーザの行動ログとして、各ユーザ端末１００から、ユーザＩＤおよびアクセス先のＵＲＬからなるＷＥＢアクセスの履歴を取得する。そして、行動ログ取得部３１０は、取得したＷＥＢアクセスの履歴を行動ログ記憶部３２０に記録する。
【００２９】
行動ログ記憶部３２０は、行動ログ取得部３１０により記録されたＷＥＢアクセスの履歴をユーザごとに記憶する。例えば、図３に示すように、行動ログ記憶部３２０は、行動ログ取得部３１０によりＷＥＢアクセス履歴が記録された記録日時（Time stamp）、アクセスを行ったユーザのユーザＩＤ（User ID）、およびアクセス先のＵＲＬを対応付けて記憶する。なお、図３は、実施例１に係る行動ログの構成例を示す図である。
【００３０】
購買ログ取得部３３０は、分析対象であるユーザの購買ログとして、ユーザ端末１００との電子商取引を行う各ＥＣサーバ２００から、ユーザＩＤ、ユーザが購入した商品のＩＤおよび商品の価格からなる購買の履歴を取得する。そして、購買ログ取得部３３０は、取得した購買の履歴を購買ログ記憶部３４０に記録する。
【００３１】
購買ログ記憶部３４０は、購買ログ取得部３３０により記録された購買の履歴をユーザごとに記憶する。例えば、図４に示すように、購買ログ記憶部３４０は、購買ログ取得部３３０により購買の履歴が記録された記録日時（Time stamp）、商品を購入したユーザのユーザＩＤ（User ID）、ユーザが購入した商品のＩＤ（Item ID）および商品の価格（Price）を対応付けて記憶する。なお、図４は、実施例１に係る購買ログの構成例を示す図である。
【００３２】
ランキング集計部３５０は、行動ログ記憶部３２０からＷＥＢアクセスの履歴をユーザごとに取得して、例えば、各サイトのアクセス数を集計し、アクセス数の多いものからサイトを順位付けするランキング集計をユーザごとに行う。
【００３３】
具体的には、ランキング集計部３５０は、分析者端末４００から分析対象ユーザのべき指数算出要求を受け付ける。べき指数算出要求には、分析対象のユーザＩＤ、集計単位期間および集計期間が含まれる。例えば、集計単位期間とは、例えば、１日単位、１週間単位、１ヵ月単位など、分析対象ユーザのＷＥＢアクセス履歴を集計する単位を表す。集計期間とは、１日単位の集計を１週間、１ヵ月単位の集計を１年間など、集計単位期間ごとのランキング集計を行う期間を表す。
【００３４】
ランキング集計部３５０は、分析者端末４００から受け付けたべき指数算出要求に含まれるユーザＩＤおよび集計期間をキーとして、分析対象ユーザのＷＥＢアクセス履歴を行動ログ記憶部３２０から集計期間分取得し、取得したＷＥＢアクセス履歴をべき指数算出要求に含まれる集計単位期間ごとに分割する。集計単位期間ごとに分割した各ＷＥＢアクセス履歴を、同一のサイトにアクセスした履歴であるか否かを元にして複数のＷＥＢアクセス履歴集合にそれぞれ分類し、分類された各ＷＥＢアクセス履歴集合に属する履歴数をそれぞれ集計する。
【００３５】
例えば、分析対象ユーザのＷＥＢアクセス履歴を集計期間として受け付けた１年（１２ヵ月）分取得し、取得したＷＥＢアクセス履歴を集計単位期間として受け付けた１ヵ月ごとに分割する。１ヵ月ごとに分割した各ＷＥＢアクセス履歴を、同一のサイトにアクセスした履歴であるか否かを元にして複数のＷＥＢアクセス履歴集合にそれぞれ分類する。
【００３６】
仮に、１月１日に、分析者端末４００からべき指数算出要求があると、ランキング集計部３５０は、分析対象ユーザのＷＥＢアクセス履歴の中から、集計期間である１年分、すなわち、１月１日〜１２月３１日までのＷＥＢアクセス履歴を取得する。そして、取得した１年分のＷＥＢアクセス履歴を、１月１日〜１月３１日、２月１日〜２月２８（あるいは２９）日、３月１日〜３月３１日、・・・というように、集計単位期間である１ヵ月ごとに分割する。
【００３７】
次に、ランキング集計部３５０は、１月１日〜１月３１日、２月１日〜２月２８（あるいは２９）日、３月１日〜３月３１日、…の集計単位期間ごとに分割された各ＷＥＢアクセス履歴を、同一のサイトにアクセスした履歴であるか否かを元にして複数のＷＥＢアクセス履歴集合にそれぞれ分類する。簡単に言えば、１月１日〜１月３１日までのＷＥＢアクセス履歴をサイトごとに分類する。これにより、サイトごとに分類された複数のＷＥＢアクセス履歴の集合が生成される。
【００３８】
そして、ランキング集計部３５０は、各ＷＥＢアクセス履歴集合に属する履歴数をそれぞれ集計する。簡単に言えば、例えば、１月１日〜１月３１日までのＷＥＢアクセス履歴をサイトごとに分類することで、Ａサイトにアクセスする集合１、Ｂサイトにアクセスする集合２、Ｃサイトにアクセスする集合３、…などの１００個の集合が生成された場合には、集合１〜１００のそれぞれについて集合内に含まれる履歴数を集計する。
【００３９】
履歴数までの集計が完了すると、ランキング集計部３５０は、分析対象ユーザのランキング集計結果をランキング集計結果記憶部３６０に記録する。具体的には、図５に示すように、ユーザＩＤ（User ID:12345678）ごとに、集計された履歴数の多い順位を示すランキング（Ranking、「1」）に対応付けて、サイト名（Site Name、「www.example.com」）および集計した履歴数（Access Count、「1234」）を対応付けて、ランキング集計結果記憶部３６０に記録する。なお、図５は、実施例１に係るランキング集計結果の構成例を示す図である。
【００４０】
ランキング集計結果記憶部３６０は、ランキング集計部３５０により記録されたランキング集計結果をユーザごとに記憶する。例えば、図５に示すように、アクセス数の多い順を示すランキング（Ranking）と、アクセス先のサイト名（Site Name、「www.example.com」）と、アクセス数（Access Count、「１２３４」）とを対応付けて、ユーザ（例えば、User ID:12345678）ごとに記憶する。なお、順位（Ranking）の列には、あらかじめ最上段の欄から「１,２,３…」の数字が挿入され、ランキング１から順にアクセス数が上位であることを示す。
【００４１】
べき指数算出部３７０は、ランキング集計結果記憶部３６０から、分析対象ユーザのランキング集計結果を取得して、アクセス数を縦軸、ランキングを横軸とするグラフに展開した時（ランキング集計結果をプロットした時）のランキング集計結果の分布傾向を所定の関数を用いて近似することで、分析対象ユーザのＷＥＢアクセス履歴の行動指向を特定するための指数を集計単位期間ごとに算出する。
【００４２】
具体的には、べき指数算出部３７０は、例えば、図６に示すように、べき指数算出要求に含まれる分析対象のユーザ（例えば、ユーザＩＤ）をキーとして、分析対象ユーザのランキング集計結果をランキング集計結果記憶部３６０から取得する。そして、べき指数算出部３７０は、アクセス数を縦軸（対数軸）、ランキングを横軸（対数軸）とするグラフ上に、ランキング集計結果記憶部３６０から取得したランキング集計結果の各データをプロットする（図６の（１）参照）。
【００４３】
ランキング集計結果の各データのプロットが完了すると、べき指数算出部３７０は、アクセス数を縦軸、ランキングを横軸とするグラフ上にプロットされたデータ分布を対数軸である縦軸および横軸上等間隔にサンプリングする（図６の（２）参照）。そして、べき指数算出部３７０は、例えば、最小二乗法を用いて、サンプリングされたデータの近似式（ｆ（ｘ）＝ａｘｋ）を求めることで（図６の（３）参照）、全集計単位期間のべき指数を算出する（近似式の変数（ｋ））。図６は、実施例１に係るべき指数の算出手順を説明するための図である。
【００４４】
例えば、上述したランキング集計部３５０の例で説明すると、１月１日〜１月３１日までのＷＥＢアクセス履歴をサイトごとに分類することで、Ａサイトにアクセスする集合１、Ｂサイトにアクセスする集合２、Ｃサイトにアクセスする集合３、…などの１００個の集合に関するランキング集計結果をグラフ上にプロットして、対数軸上等間隔にサンプリングする。
【００４５】
そして、サンプリングされたデータの近似式（ｆ（ｘ）＝ａｘｋ）を求め、１月１日〜１月３１日までの集計単位期間に関するＷＥＢアクセス履歴のべき指数を算出する。同様の手順で、２月１日〜２月２８（あるいは２９）日、３月１日〜３月３１日、…の集計単位期間について近似式を求めることで、集計期間「１年」に含まれる全集計単位期間「１ヵ月」のべき指数を導出し、導出した全べき指数をべき指数算出結果としてべき指数算出結果出力部３８０に出力する。
【００４６】
また、べき指数算出部３７０は、上述した方法によりべき指数を算出する場合に限られるものではなく、例えば、グラフ上にプロットされたデータ分布の傾向から外れている値の少ない区間を区切った上で最小二乗法を適用するなどの方法を用いて、べき指数を算出することもできる。
【００４７】
なお、上述したように、サイト単位で集計したアクセス数のランキング集計結果をべき指数の算出対象として採用する場合に限られるものではなく、例えば、ドメイン単位、サービス単位、商品ジャンル単位、ブランド単位、ジャンル単位などのアクセス数のランキング集計結果をべき指数の算出対象として採用することもできる。
【００４８】
べき指数算出結果出力部３８０は、べき指数算出部３７０から受け付けたべき指数算出結果を分析者端末４００に出力する。具体的には、例えば、図７に示すように、集計期間である１年にわたって集計単位期間である１ヵ月ごとに算出されたべき指数を分析者端末４００に出力する。図７は、実施例１に係るべき指数算出結果の構成例を示す図である。
【００４９】
対象期間ログ抽出部３９０は、分析者端末４００からログ抽出指定範囲の入力を受け付けると、ログ抽出指定範囲として指定された期間の行動ログおよび購買ログを行動ログ記憶部３２０および購買ログ記憶部３４０からそれぞれ抽出する。そして、対象期間ログ抽出部３９０は、抽出した行動ログおよび購買ログを分析者端末４００に出力する。
【００５０】
［実施例１の処理］
図８は、実施例１に係る分析サーバの処理の流れを説明するための図である。同図に示すように、ランキング集計部３５０は、分析者端末４００から分析対象ユーザのべき指数算出要求を受信すると（ステップＳ１）、サイトごとのランキング集計を実行する（ステップＳ２）。
【００５１】
具体的には、ランキング集計部３５０は、分析者端末４００から受け付けたべき指数算出要求に含まれるユーザＩＤおよび集計期間をキーとして、分析対象ユーザのＷＥＢアクセス履歴を集計期間分取得し、取得したＷＥＢアクセス履歴をべき指数算出要求に含まれる集計単位期間ごとに分割する。集計単位期間ごとに分割した各ＷＥＢアクセス履歴を、同一のサイトにアクセスした履歴であるか否かを元にして複数のＷＥＢアクセス履歴集合にそれぞれ分類し、分類された各ＷＥＢアクセス履歴集合に属する履歴数をそれぞれ集計する。履歴数までの集計が完了すると、ランキング集計部３５０は、分析対象ユーザのランキング集計結果（例えば、図５参照）をランキング集計結果記憶部３６０に記録する。
【００５２】
ランキング集計部３５０によるランキング集計が完了すると、べき指数算出部３７０は、ランキング集計結果記憶部３６０から分析対象ユーザのランキング集計結果を取得して、集計単位期間ごとにべき指数を算出する（ステップＳ３）。
【００５３】
具体的には、べき指数算出部３７０は、べき指数算出要求に含まれる分析対象のユーザ（例えば、ユーザＩＤ）をキーとして、分析対象ユーザのランキング集計結果をランキング集計結果記憶部３６０から取得する。そして、べき指数算出部３７０は、アクセス数を縦軸（対数軸）、ランキングを横軸（対数軸）とするグラフ上に、ランキング集計結果記憶部３６０から取得したランキング集計結果の各データをプロットする（例えば、図６の（１）参照）。
【００５４】
ランキング集計結果の各データのプロットが完了すると、べき指数算出部３７０は、グラフ上にプロットされたデータ分布を対数軸である縦軸および横軸上等間隔にサンプリングする（例えば、図６の（２）参照）。そして、べき指数算出部３７０は、例えば、最小二乗法を用いて、サンプリングされたデータの近似式（ｆ（ｘ）＝ａｘｋ）を求めることで（図６の（３）参照）、全集計単位期間のべき指数を算出する（近似式の変数（ｋ））。
【００５５】
べき指数算出結果出力部３８０は、べき指数算出部３７０により算出されたべき指数算出結果を分析者端末４００に出力する（ステップＳ４）。
【００５６】
対象期間ログ抽出部３９０は、分析者端末４００からログ抽出指定範囲の入力を受け付けると、ログ抽出指定範囲として指定された期間の行動ログおよび購買ログを行動ログ記憶部３２０および購買ログ記憶部３４０からそれぞれ抽出して、抽出した行動ログおよび購買ログを分析者端末４００に出力する（ステップＳ５）。
【００５７】
［実施例１による効果］
上述してきたように、実施例１によれば、分析サーバ３００は、ユーザの行動指向を特定するための情報として、ＷＥＢアクセス履歴の分布傾向から、ＷＥＢアクセス履歴が示すユーザの行動指向を捉えるためのべき指数を算出する。
【００５８】
すなわち、ユーザのＷＥＢアクセス履歴の分布傾向が、べき乗分布傾向となることを利用して、べき指数を算出するという簡単な処理を行うことで、従来のように、例えば、アンケートによってユーザに関するデータを取得するよりも手間もコストもかけることなく、ユーザの行動履歴からユーザの行動指向を捉えるための情報をより簡易に抽出できる。そして、ユーザの行動指向を捉えるための情報として分析者端末４００に提供されたべき指数は、例えば、以下に説明するようにして利用される。
【００５９】
例えば、図９に示すように、べき指数が７月１日〜７月３１日から８月１日〜８月３１日にかけて大きく変化している場合には、分析者端末４００において、７月１日〜７月３１日から８月１日〜８月３１日の期間が分析対象ユーザのある目的が達成された変化点である可能性が高いと分析することができる。そして、分析者端末４００は、７月１日〜７月３１日から８月１日〜８月３１日の期間の行動ログおよび購買ログを分析サーバ３００から取得することで、さらにユーザの行動の変化要因を詳細に分析できる。図９は、実施例１に係る効果を説明するための図である。
【００６０】
図１０に示すように、べき指数が変化している場合には、分析者端末４００側でべき指数の算出結果を同図（１）で切り出せば、分析対象ユーザの目的単位の行動を抽出できる。また、分析者端末４００側でべき指数の算出結果を同図（２）で切り出せば、多様性指向の強い行動のみを抽出することができる。さらに、分析者端末４００側でべき指数の算出結果を同図（３）で切り出せば、目標指向の強い行動のみを抽出することができる。図１０は、実施例１に係る効果を説明するための図である。
【００６１】
そして、例えば、図１０の（２）で切り出した多様性指向の強い行動に関連する購買ログを取得するとともに、同図の（３）で切り出した目標指向の強い行動に関連する購買ログを取得して、双方の購買ログを個別に分析することで、多様性指向が強い場合の購買要因と目標指向が強い場合の購買要因との違いをより明確に分析できる可能性が高まる。
【００６２】
また、べき指数に注目することで、ユーザのＷＥＢアクセス履歴に表れるユーザの行動の目的が明確であるのか（目的明確度が高いのか）、目的が明確ではないのか（目的明確度が低いのか）の指標として利用することもできる。
【００６３】
また、上記の実施例１では、ユーザがアクセスしたサイトのサイト名に基づいて、分析対象ユーザのＷＥＢアクセス履歴集合を分類する場合を説明した。しかしながら、これに限定されるものではなく、サイトのドメイン名、サイトのジャンル名またはサイトで販売されている商品のブランド名などに基づいて、ユーザのＷＥＢアクセス履歴を分類するようにしてもよい。このようにすることで、分析者端末４００においてユーザの行動指向を様々な角度から分析することが可能となる。
【実施例２】
【００６４】
以下、本発明にかかる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムの他の実施形態として実施例２を説明する。
【００６５】
（１）装置構成等
図２に示した分析サーバ３００の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要せず、分析サーバ３００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られない。例えば、図２に示すランキング集計部３５０、べき指数算出部３７０およびべき指数算出結果出力部３８０を機能的または物理的に分散・統合して構成する。
【００６６】
このように、分析サーバ３００の全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、分析サーバ３００にて行なわれる各処理機能（図８等参照）は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００６７】
（２）情報処理プログラム
また、上記の実施例１で説明した分析サーバ３００の各種の処理（図８等参照）は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。
【００６８】
そこで、以下では、図１１を用いて、上記の実施例で説明した分析サーバ３００の機能と同様の機能を実現する情報処理プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１１は、情報処理プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【００６９】
同図に示すように、分析サーバ３００としてコンピュータ５００は、通信制御部５１０、ＨＤＤ５２０、ＲＡＭ５３０およびＣＰＵ５４０をバス６００で接続して構成される。
【００７０】
ここで、通信制御部５１０は、各種情報のやり取りに関する通信を制御する。ＨＤＤ５２０は、ＣＰＵ５４０による各種処理の実行に必要な情報を記憶する。ＲＡＭ５３０は、各種情報を一時的に記憶する。ＣＰＵ５４０は、各種演算処理を実行する。
【００７１】
そして、ＨＤＤ５２０には、図１１に示すように、上記の実施例に示した分析サーバ３００の各処理部と同様の機能を発揮する情報処理プログラム５２１と、情報処理用データ５２２とがあらかじめ記憶されている。なお、この情報処理プログラム５２１を適宜分散させて、ネットワークを介して通信可能に接続された他のコンピュータの記憶部に記憶させておくこともできる。
【００７２】
そして、ＣＰＵ５４０が、この情報処理プログラム５２１をＨＤＤ５２０から読み出してＲＡＭ５３０に展開することにより、図１１に示すように、情報処理プログラム５２１は情報処理プロセス５３１として機能するようになる。すなわち、情報処理プロセス５３１は、情報処理用データ５２２等をＨＤＤ５２０から読み出して、ＲＡＭ５３０において自身に割り当てられた領域に展開し、この展開したデータ等に基づいて各種処理を実行する。
【００７３】
なお、情報処理プロセス５３１は、例えば、図２に示した分析サーバ３００のランキング集計部３５０およびべき指数算出部３７０等において実行される処理に対応する。
【００７４】
なお、上記した情報処理プログラム５２１については、必ずしも最初からＨＤＤ５２０に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ５００に設定されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ５００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ５００がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【００７５】
（３）情報処理方法
上記の実施例で説明した分析サーバ３００により、例えば、以下のような情報処理方法が実現される。
【００７６】
すなわち、複数のユーザ端末から複数の行動履歴データを収集する行動履歴データ収集ステップと、行動履歴データ収集ステップにより収集された複数の行動履歴データをユーザごとに記憶する行動履歴記憶部から、所定期間内に記憶されている分析対象ユーザの行動履歴データを読込んで所定の単位期間ごとに分割し、分割した各行動履歴データを所定の分類基準に基づいて複数の行動履歴データ集合にそれぞれ分類し、分類された各行動履歴データ集合に属する履歴数を集計するデータ集計ステップと（例えば、図８のステップＳ２参照）、データ集計ステップにより集計された履歴数と、当該履歴数により行動履歴データ集合を順位付けした順位情報とを対応付けて記憶する集計情報記憶部から、履歴数および順位情報を読込んで、読込んだ履歴数および順位情報をパラメータとするグラフに、各行動履歴データ集合をそれぞれ展開した時の当該各行動履歴データ集合の分布傾向を所定の関数を用いて近似することにより、ユーザの行動指向を特定するための指数を所定の単位期間ごとに算出する指数算出ステップと（例えば、図８のステップＳ３参照）、ユーザの行動指向を分析する分析者端末に、指数算出ステップにより所定の単位期間ごとに算出された指数を指数算出結果として出力する指数算出結果出力部と（例えば、図８のステップＳ４参照）を含んだ情報処理方法が実現される。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
以上のように、本発明にかかる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムは、ユーザの行動履歴データを用いた情報処理を行う場合に有用であり、特に、ユーザの情報収集行動や購買行動などについての行動履歴データから、ユーザの行動指向を捉えるための情報を簡易に抽出することに適している。
【符号の説明】
【００７８】
１  インターネット
１００  ユーザ端末
２００  ＥＣサーバ
３００  分析サーバ
３１０  行動ログ取得部
３２０  行動ログ記憶部
３３０  購買ログ取得部
３４０  購買ログ記憶部
３５０  ランキング集計部
３６０  ランキング集計結果記憶部
３７０  べき指数算出部
３８０  べき指数算出結果出力部
３９０  対象期間ログ抽出部
４００  分析者端末
５００  コンピュータ
５１０  通信制御部
５２０  ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
５２１  情報処理プログラム
５２２  情報処理用データ
５３０  ＲＡＭ（Random Access Memory）
５３１  情報処理プロセス
５４０  ＣＰＵ（Central Processing Unit）
６００  バス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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